键值

简介 Hive可以快速实现简单的MapReduce统计，主要是通过自身组件把HiveQL转换成MapReduce任务来实现的。 Hive中SQL查询转换成MapReduce作业的过程 当用户向 Hive 输入一段命令或查询（即 HiveQL 语句）时，Hive 需要与 Hadoop 交互工作来完成该操作。 该命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行。执行器通常的任务是启动一个或多个 MapReduce 任务，有时也不需要启动 MapReduce 任务。 例： 执行包含*的操作时（如 select * from 表），就是全表扫描，选择所有的属性和所有的元组，不存在投影和选择操作，因此，不需要执行 Map 和 Reduce 操作。 HiveQL 执行流程 Hive中SQL查询的MapReduce作业转化过程 HiveQL执行流程步骤解析 由 Hive 驱动模块中的编译器——Antlr 语言识别工具，对用户输入的 SQL 语言进行词法和语法解析，将 SQL 语句转化为抽象语法树（AST Tree）的形式； 对该抽象语法树进行遍历，进一步转化成 QueryBlock 查询单元。因为抽象语法树的结构仍很复杂，不方便直接翻译为 MapReduce 算法程序，所以，Hive 把抽象语法树进一步转化为

一：localStorage： 用途：用于长久保存整个网站的数据，保存的数据没有过期时间,直到手动去删除。 语法：var storage = window.localStorage; 存值：localStorage.setItem("key","value"); 取值：var saveValue = localStorage.getItem("key"); 删除指定键值：localStorage.removeItem("key"); 清除所有键值：localStorage.clear(); 注意：localStorage在浏览器窗口关闭后还保留数据，该数据对象没有过期时间，今天、下周、明年都能用，除非你手动去删除。 二： sessionStorage 用途：用于临时保存同一窗口（或标签页）的数据，在关闭窗口或标签页之后将会删除这些数据 语法：var storage = window.seesionStorage; 存值：sessionStorage.setItem("key","value"); 取值：var saveValue = seesionStorage.getItem("key"); 删除指定键值：sessionStorage.removeItem("key"); 删除所有键值：sessionStorage.clear(); 注意

这篇文章主要介绍了ASP实现类似hashMap功能的类 java中的hashMap存取数据非常方便，可惜ASP中没有类似的类。作者在开发程序中需要类似的数据类型，于是构造了一个能基本类似hashMap功能的类，可以实现键值存取操作等，存取的数据可以为ASP 中的任何基本类型。 下面是程序的代码，贴到一个空的ASP中可以直接运行。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 <% set jb51 = new Jb '给mp对象赋值 jb51.putv "a" , "jb51.net" jb51.putv "b" , "www.jb51.net" jb51.putv "c" , "//www

基础数据类型补充 str s.capitalize() -- 首字母大写 s.title() -- 每个单词首字母大写 s.swapcase() -- 大小写转换 s.center() -- 居中/填充 s.center(20,'*') s.find() -- 通过元素查找索引,查找不到时返回-1 s.index() -- 通过元素查找索引,查找不到时报错 s.join() -- print('_'.join(['1','2','3'])) 拼接，将列表转换成字符串 str+str str*5 字符串加，乘都是开辟新空间 list 列表定义 print（list('12345')） 列表方法 lst=[1,2,3,4,5,7,8] print(lst.index(4)) -- 通过元素查找索引 lst.sort() -- 排序，默认升序 lst.sort(reverse=True) -- 降序 lst.reverse() -- 反转 lst[::-1] -- 切片反转不修改原数据 列表的加 lst=[1,2,3,4] lst=lst+[1,2,3] print(lst) 列表的乘 lst=[1,2,3]*5 print(lst) print(id(lst[0]),id(lst[3])) lst=[1,[]]*5 print(lst) lst[1].append(6) print

1、概念 　　dict是除列表外python中最灵活的数据类型。 　　字典同样可以存储多个数据 　　　　通常用于存储描述一个物体的相关信息。 　　和列表的区别： 　　　　列表是有序的对象集合 　　　　 字典 是 无序 的对象集合 　　字典用 {} 定义 　　字典使用键值对存储数据，键值对之间使用逗号 , 分隔 　　　　键key是索引 　　　　值value是数据 　　　　键值之间使用 : 分隔 　　　　键必须是唯一的 　　　　值可以取任意数据类型，但是键只能是 字符串、数字或元组 　　如： xiaoming = {"name":"小明", "age":18, "height":1.75} 2、操作方法（增删改查） 　　取值：dict_name[key] key对应的value 　　增加：dict_name[新的key] = value1 　　修改：dict_name[已存在的key] = value2 　　删除：dict_name.pop(key) 删除某key的键值对，不可以不指定key，key不存在，程序报错：KeyError 　　　　　del dict_name[key] 　　清空：dict_name.clear() 　　合并：dict_name1.update(dict_name2) 字典dict_name2合并到dict_name1中，如果被合并的字典中包含已存在的键

Etcd 简介 Etcd CoreOS 团队于 2013 年6月发起的开源项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（ key-value ）仓库，遵循 Apache v2许可，基于 Go 语言实现，接触过分布式系统的读者应该知道，分布式系统中最基本的问题之一就是实现信息的共识，在此基础上才能实现对服务配置信息的管理、服务的发现、更新、同步，等等 而要解决这些问题，往往需要利用一套能保证一致性的分布式数据库系统，比如经典的 Apache ZooKeeper 项目 ，采用了 Paxos 算法来实现数据的强一致性。 Etcd 专门为集群环境设计，采用了更为简洁的 Raft 共识算法，Raft 是一套通过选举主节点来实现分布式系统一致性的算法，同样可以实现数据强一致性，并支持集群节点状态管理和服务自动发现等 Etcd 在进行设计的时候重点考虑了下面四个要素： 口简单：支持 RESTfulAPI和gRPCAPI; 口安全： 基于 TLS 式实 安全连接访 口快速： 支持每 一万次 并发写操作，超时控制在毫秒量级 口可靠： 支持分布式结构 基于 Raft 算法实现一致性 通常情况下，用户使用 Etcd 可以在多个节点上启动多个实例，并将它们添加为 个集群。同一个集群中的 Etcd 实例将会自动保持彼此信息的一致性，这意味着分布在各个节点上的应用也将获取到一致的信息。 安装和使用 Etcd

索引这个词，相信大多数人已经相当熟悉了，很多人都知道MySQL的索引主要以B+树为主，但是要问到为什么用B+树，恐怕很少有人能把前因后果讲述的很完整。本文就来从头到尾介绍下数据库的索引。 索引是一种数据结构，用于帮助我们在大量数据中快速定位到我们想要查找的数据。 索引最形象的比喻就是图书的目录了。注意这里的大量，数据量大了索引才显得有意义，如果我想要在[1,2,3,4]中找到4这个数据，直接对全数据检索也很快，没有必要费力气建索引再去查找。索引在mysql数据库中分三类： B+树索引、Hash索引、全文索引 我们今天要介绍的是工作开发中最常接触到innodb存储引擎中的的B+树索引。 要介绍B+树索引，就不得不提二叉查找树，平衡二叉树和B树这三种数据结构。B+树就是从他们仨演化来的。 二叉查找树 首先，让我们先看一张图  从图中可以看到，我们为user表（用户信息表）建立了一个二叉查找树的索引。图中的圆为二叉查找树的节点，节点中存储了键(key)和数据(data)。 键对应user表中的id，数据对应user表中的行数据。二叉查找树的特点就是 任何节点的左子节点的键值都小于当前节点的键值，右子节点的键值都大于当前节点的键值。 顶端的节点我们称为根节点，没有子节点的节点我们称之为叶节点。 如果我们需要查找id=12的用户信息，利用我们创建的二叉查找树索引，查找流程如下： 1.

php array_search()函数 语法 作用： 在数组中搜索某个键值，并返回对应的键名。 dd马达生产厂家 语法： array_search(value,array,strict) 参数： 参数 描述 value 必需。规定需要搜素的键值。 array 必需。规定被搜索的数组。 strict 可选。如果该参数被设置为 TRUE，则函数在数组中搜索数据类型和值都一致的元素。可能的值：true，false - 默认，如果设置为 true，则在数组中检查给定值的类型，数字 5 和字符串 5 是不同的 说明： 在数组中查找一个键值，如果找到了该值，匹配元素的键名会被返回。如果没找到，则返回 false。 php array_search()函数 示例 <?php $a=array("a"=>"西门","b"=>"php中文网","c"=>"php.cn"); echo array_search("西门",$a); ?> 来源： https://www.cnblogs.com/furuihua/p/11898999.html

php array_combine()函数 语法 作用： 通过合并两个数组来创建一个新数组，其中的一个数组是键名，另一个数组的值为键值. dd马达价格 语法： array_combine(keys,values); 参数： 参数 描述 keys 必需。键名数组。 values 必需。键值数组。 说明： 合并两个数组来创建一个新数组，其中的一个数组是键名，另一个数组的值为键值。键名数组和键值数组的元素个数必须相同！如果其中一个数组为空，或者两个数组的元素个数不同，则该函数返回 false。 php array_combine()函数 示例 <?php $name=array("西门","灭绝","peter"); $skill=array("吹雪剑法","九阴白骨爪","降龙十八掌"); $desc=array_combine($name,$skill); print_r($desc); ?> 来源： https://www.cnblogs.com/furuihua/p/11898667.html

链表去重 给定一个带整数键值的链表 L，你需要把其中绝对值重复的键值结点删掉。即对每个键值 K，只有第一个绝对值等于 K 的结点被保留。同时，所有被删除的结点须被保存在另一个链表上。例如给定 L 为 21→-15→-15→-7→15，你需要输出去重后的链表 21→-15→-7，还有被删除的链表 -15→15。 输入格式： 输入在第一行给出 L 的第一个结点的地址和一个正整数 N（ ≤ 1 0 ​ 5 ​​，为结点总数）。一个结点的地址是非负的 5 位整数，空地址 NULL 用 − 1 来表示。 随后 N 行，每行按以下格式描述一个结点： 地址 键值 下一个结点 其中 地址 是该结点的地址， 键值 是绝对值不超过 1 0 ​ 4 ​​的整数， 下一个结点 是下个结点的地址。 输出格式： 首先输出去重后的链表，然后输出被删除的链表。每个结点占一行，按输入的格式输出。 输入样例： 00100 5 99999 -7 87654 23854 -15 00000 87654 15 -1 00000 -15 99999 00100 21 23854 输出样例： 00100 21 23854 23854 -15 99999 99999 -7 -1 00000 -15 87654 87654 15 -1 代码： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> typedef